利用 McAfee DLP Discover，贵企业可以轻松防范数据丢失。与要求您确切知道要保护哪些内容的传统解决方案不同，McAfee DLP Discover全面覆盖了明确要保护的信息，并可帮助您找到非明确要保护的信息。要识别信息和扩散险，可以将McAfee DLP Discover配置为扫描特定的存储库，以确定需要明确保护的数据。此外，将 McAfee DLP Discover爬网所获得的数据编入索引，并通过直观的界面进行访问，这样，您就可以快速搜索可能的敏感数据，并确认这些内容的所有者及存储位置。

OnvifDiscoveryTool Onvif discover ipc工具，用于查找本地网络中的所有onvif服务器设备。 它充当onvif客户端，将广播消息发送到本地网络，并从所有onvif服务器设备（例如IPC / DVR / NVR）获取Feekback消息。 它可以登录IPC，并通过onvif消息获取RTSP流URL。 该客户端有一个简单的UI，它在listctrl中显示了所有onvif服务器设备。

FindSonngs 前些天偶然听到了某首歌， 发现挺好听的，然后打开歌曲评论，发现评论数竟然高达80多万，紧接着我又看了下歌曲的发行日期，17年的，看到这就不能忍了，像我这种音乐达人（自恋一会大笑）怎么能不知道这种好歌呢！ ！ ！ 然后刚好最近考完试，于是决定写个类似的爬虫程序来爬取高评论数歌曲，好了，废话不多说，下面开始介绍下程序吧。 主要功能是：以某首歌为入口，爬取歌曲关联歌单，然后分别遍历对应歌单中歌曲，同样也可再提取对应歌曲的歌单，往复进行。最后关键的是能够提取到每首歌曲的评论以及数目，不过这里的主要目的是评论数目大于15万的则记录下来。 针对的是手机酷狗app（为啥不是别的我就懒得说了，没有啥原因），然后是Fiddler对手机抓包，抓包过程我就省略了。 抓包研究一会后，发现每首歌曲关键的地方是它对应的Hash值，通过这个Hash可以获取到诸多信息，比如评论，关联歌单信息等等。

无论是UI自动化还是API自动化，我们每次执行的时候都会执行当前我们需要执行的所有用例，但是如何只执行一个方法执行所有的测试用例呢？discover能够帮助我们。   为了方便大家：代码在下面 #encoding:utf-8 import unittest # @unittest.skip('class skip') class MyTestCase(unittest.TestCase): # 跳过该用例 # @unittest.skip("test_case01") def test_case01(self): self.assertEqual(Tr

概述 1.本程序用于中文新词发现。不依赖于已有词典、词库，输入中文文本，即可发现中文新词，属非监督式学习。 2.本程序支持中文2字新词、3字新词和4字新词的发现。 3.需要python3及以上。 算法参考 基于大规模语料的新词发现算法，顾森，《程序员》 不过，在顾森文章中提及的次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值是实数值，本程序支持基于统计的比值。 本程序，次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值参数设置分别为-c、-b、-e(统计比值)，-C、-B、-E(实数值)。 使用 cnwd.py Input Output [options] options: -c CountThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -C CountThreshold -b BindThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -B BindThreshol

:information: 不要打扰安装它。 还没准备好 :thumbs_up: 但是其他人已经做出了一些行之有效的事情！ 检查一下： : MIB2Std-工具箱 尝试访问大众，西亚特，斯柯达MIB2Std Infotainment文件系统，以运行一些脚本并自定义一些内容。 支持的设备（即将推出） 大众Discover Media MIB2技术 未支持的设备 大众Discover Media MIB2 Delphi 所有MIB1信息娱乐单元 所有斯柯达信息娱乐单元 所有席位信息娱乐单元 所有奥迪信息娱乐单元 大众组合媒体MIB2（无导航，无个人POI，无攻击媒介） 大众Discover Pro MIB2（转到可获得出色的工具） 风险性 保修范围松动 搞乱系统 用砖砌头单元 Makine车无法使用 :fire: :fire: :fire: 要求 支持的信息娱乐单元 启用的开发人员模式 空的FAT32格式的SD卡 MIB2Std-toolbox安装

Microcopy Discover How Tiny Bits of Text Make Tasty Apps and Websites 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

个人理财 该项目由 Rocktseat Discover Marathon 开发，从而改进我在 HTML、CSS、Javascript 和 Git 方面的基础 :construction: ... 正在施工:construction: ... :construction: :pencil: 作者 完成 :red_heart: 作者：Letícia Franco :waving_hand_medium_skin_tone: 联系我们！

Linux 杂志特别版 - 探索 LibreOffice

Master Machine Learning Algorithms Finally Pull Back The Curtain And See How They Work With Clear Descriptions, Step-By-Step Tutorials and Working Examples in Spreadsheets by Jason Brownlee 10 top algorithms described. 12 step-by-step tutorials, 163 pages. 16 spreadsheets with working algorithms. 你必须了解算法才能在机器学习中取得好成绩（并被公认为优秀）。 在这个巨型电子书是写在友好的机器学习掌握风格，你习惯了，最后切入数学，并了解机器学习算法是如何工作的，然后从零开始，一步一步地实现它们。